सटीक चिकित्सा कोडिंग स्वास्थ्य सेवा प्रशासन, अनुसंधान और गुणवत्ता सुधार के लिए महत्वपूर्ण है। गंभीर देखभाल सेटिंग्स में, कोडिंग की परिशुद्धता सीधे तौर पर संसाधनों के आवंटन, रोगी परिणामों के मापन और स्वास्थ्य सेवा सुविधाओं को प्रतिपूर्ति कैसे की जाती है, इस पर प्रभाव डालती है। प्रभावी स्वास्थ्य सेवा प्रबंधन और नीति निर्माण के लिए इन कोडों की विश्वसनीयता को समझना सर्वोपरि है।
हाल ही में किए गए एक अध्ययन में गंभीर रूप से बीमार रोगियों के लिए प्रशासनिक डेटा की विश्वसनीयता पर गहराई से विचार किया गया, विशेष रूप से मेडिकेयर प्रदाता विश्लेषण और समीक्षा (MedPAR) के डेटा की जांच की गई। तीव्र शरीर विज्ञान और क्रॉनिक हेल्थ इवैल्यूएशन (APACHE) आउटकम डेटाबेस के डेटा को MedPAR रिकॉर्ड के साथ जोड़कर किए गए शोध का उद्देश्य यह निर्धारित करना था कि प्रशासनिक कोड गहन चिकित्सा इकाई (ICU) के अनुभवों की वास्तविकता को कितनी अच्छी तरह से पकड़ते हैं। अध्ययन में 2009 और 2012 के बीच 46 अमेरिकी अस्पतालों में 65 वर्ष और उससे अधिक आयु के रोगियों पर ध्यान केंद्रित किया गया, जो 2017 के आसपास कोडिंग दिशानिर्देशों के संदर्भ में प्रासंगिक अवधि है, डेटा विश्लेषण और दिशानिर्देश विकास में समय अंतराल को देखते हुए।
अध्ययन में पता चला कि MedPAR डेटा आईसीयू रोगियों में अस्पताल की मृत्यु दर की पहचान करने के लिए अत्यधिक विश्वसनीय है, यांत्रिक वेंटिलेशन जैसे विशिष्ट हस्तक्षेपों को पकड़ने की इसकी क्षमता अधिक सीमित है। विशेष रूप से, जब यांत्रिक वेंटिलेशन का आकलन किया गया – गंभीर बीमारी की गंभीरता का एक प्रमुख संकेतक – मेडपीएआर में प्रक्रिया कोड ने उच्च विशिष्टता (96.0%) दिखाई, जिसका अर्थ है कि जब कोड ने यांत्रिक वेंटिलेशन का संकेत दिया, तो यह सच होने की बहुत संभावना थी। हालांकि, संवेदनशीलता केवल मध्यम (58.4%) थी। इसका मतलब है कि मेडपीएआर डेटा ने आईसीयू में वास्तव में यांत्रिक वेंटिलेशन प्राप्त करने वाले रोगियों के एक महत्वपूर्ण हिस्से को याद किया, जैसा कि अधिक विस्तृत APACHE डेटाबेस में दर्ज किया गया है।
इस विसंगति का हमारे द्वारा स्वास्थ्य सेवा डेटा की व्याख्या करने के तरीके और संभावित रूप से गंभीर देखभाल कोडिंग दिशानिर्देशों के विकास और अनुप्रयोग के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं। उदाहरण के लिए, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (89.6%) बताता है कि जब मेडपीएआर यांत्रिक वेंटिलेशन को कोड करता है, तो यह आमतौर पर सही होता है। फिर भी, मध्यम संवेदनशीलता और 79.7% का नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य यांत्रिक वेंटिलेशन उपयोग के पर्याप्त कम आंकलन को उजागर करता है जब केवल प्रशासनिक डेटा पर निर्भर होता है। इसके अलावा, यांत्रिक वेंटिलेशन के रूप में कोडित मामलों के लिए, मेडपीएआर ने नैदानिक डेटाबेस (36.6% बनाम 27.3%) की तुलना में 96 घंटे से अधिक वेंटिलेशन की अवधि को अधिक अनुमानित किया।
अध्ययन का निष्कर्ष एक महत्वपूर्ण बिंदु को रेखांकित करता है: जबकि मेडपीएआर जैसे प्रशासनिक डेटा आईसीयू रोगियों के लिए मजबूत मृत्यु दर की जानकारी प्रदान करते हैं, वे यांत्रिक वेंटिलेशन जैसे गंभीर देखभाल हस्तक्षेपों की बारीकियों को पूरी तरह से पकड़ नहीं सकते हैं। इससे पता चलता है कि अमेरिका में यांत्रिक वेंटिलेशन उपयोग के अनुमानों को, विशेष रूप से उन लोगों को जो केवल प्रशासनिक डेटा से प्राप्त होते हैं, ऊपर की ओर संशोधन की आवश्यकता हो सकती है। गंभीर देखभाल कोडिंग दिशानिर्देशों को अद्यतन करने या उपयोग करने में शामिल लोगों के लिए, जिसमें 2017 से संबंधित दिशानिर्देश भी शामिल हैं, यह शोध विभिन्न डेटा स्रोतों की सीमाओं को समझने और गंभीर देखभाल की जटिलताओं को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करने के लिए अधिक व्यापक और संवेदनशील कोडिंग प्रथाओं के लिए प्रयास करने के महत्व पर प्रकाश डालता है। निष्कर्ष गंभीर बीमारी की व्यापकता और विशेषताओं का आकलन करने के लिए अकेले प्रशासनिक डेटा का उपयोग करते समय सावधानी बरतने की वकालत करते हैं, और स्वास्थ्य सेवा निर्णयों और नीति को प्रभावी ढंग से सूचित करने के लिए सटीक और विश्वसनीय गंभीर देखभाल कोडिंग की निरंतर आवश्यकता पर जोर देते हैं।
